人工智能人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。...(more)
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如果计算资源比较少，可以相对应训练模型参数大小不会太大，比如训练 6B，8B 参数并不需要一千片计算卡
1、技术路线上，建议在私有云平台构建AI大模型基础设施。2、在训练、推理工作负载上，根据负载的不同特征，采用不同的建设策略。譬如训练集群的建设成本和运维成本很高，基础设施领域需要高端训练GPU卡、高性能存储和高性能RDMA网络，宜在企业统一建设一个训练集群，供企业共享使用...
除了你提到的金融领域的应用场景外，我个人理解ChatGPT技术在基于CallCenter和宣传营销等应用场景下，还有较多的扩展场景可以探索，比如：1、智能客服应用，通过ChatGPT的自然语言处理技术实现自动回复和解决用户问题，提高客户满意度和服务效率。2、机器翻译应用，通过ChatGPT可以将...
在ChatGPT大语言模型时代，金融行业可以采用一下方式保证数据安全：数据加密：使用加密技术对客户数据进行加密，以保护数据的机密性、完整性和可用性。数据脱敏：对于涉及到客户隐私的数据，如姓名、地址、身份证号码等，需要进行脱敏处理，以保护客户的隐私。访问控制：建立严格的访问控...
作为起步资源来说，可以先购置若干台中高配的AI芯片服务器作为训练或推理服务器，英伟达或国产AI芯片的都可以，大概30-100w一台。更简便的方法是使用大厂的云服务，现在逐渐完善大模型的云服务，再使用脱敏后数据做些微调训练，然后把模型拿回行内部署。...
数据质量和合规性 ：金融行业的数据通常涉及敏感信息，如客户身份信息、交易记录等。因此，在自建大模型基础环境时，必须确保数据的质量和合规性。这包括数据的准确性、完整性、一致性和安全性。同时，需要遵守相关法律法规和行业规范，确保数据的合法获取和使用。计算资源和基础设...
目前小型公司的算力只能用于推理，训练基本只够7B-13B范畴。希望组件行业级别算力池用于租赁。
充分保护个人用户数据和敏感数据，对预计使用的输入数据进行敏感性识别，限制敏感数据的输入，或利用脱敏数据使用ChatGPT。建立企业用户访问控制机制，防止未授权使用ChatGPT，导致数据泄露。对企业员工进行如何正确使用ChatGPT培训，定期进行安全监测和合规审计。...
华为NAS存储防勒索方案和隐私计算的可信执行环境是两个针对不同问题的方案。 华为NAS存储防勒索方案覆盖了SAN存储、NAS存储与备份存储的应用场景，通过诸如存储加密、Air Gap、安全快照等关键技术实现数据防篡改、数据安全检测和安全的数据恢复。这个方案不仅能够通过数据...
